红外光谱法在气体定量分析中的应用

红外光谱法在气体定量分析中的应用

由于气体在中红外波段（4000~400cm -1）内有明显的吸收，且分析手段不需要采样、分离，因此中红外光谱法对检测气体，尤其是多组分混合气体来说是一种简便、易行的测量方法。如周泽义，郭世菊等采用红外光谱技术确定了苯系物（包括甲苯、二甲苯、苯乙烯、硝基苯）中各组分的特征红外波长，采用美国热电子O M N IC Q uantPad 分析软件建立了低浓度（0~0.5×10-6）苯系物的定量分析方法和校准曲线数据库。

通过粒子群优化技术及BP 神经网络技术相结合，建立三种烃烷（甲烷、乙烷、丙烷）混合气体的红外光谱定量分析模型。该法比单纯采用BP 神经网络进行遍历优化建模所用时间降低5倍以上，模型预测精度水平相当。朱军等[5]通过红外光谱仪测量CO 和CO 2 的红外透过率光谱，采用非线性zui小二乘拟合算法对测量光谱进行拟合，得出待测气体的浓度。结果表明CO 测量的相对误差小于5% ，CO 2 的测量分析相对误差小于1% 。

针对5 种 （甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷）主次吸收峰严重交叠的红外混合气体定量分析问题，提出一种基于高阶累积量的特征提取方法，该方法将重叠的吸收谱线映 射到彼此相互分开的四阶累积量谱空间，利用提取的特征向量，提出一种基于正则化统计学习理论的支持向量机的多维数据建模，在小样本下有效地提高了模型的精 度和迭代的收敛速度，该法使系统的引用误差小于4% 。

运用近红外光谱技术对多成分挥发性进行连续的在线检测，分析了三种挥发性有机物- 丙烷、丙烯和甲苯的近红外光谱特征和丙烯浓度与吸光度的线性关系，采用线性回归建模方法—偏zui小二乘法进行建模分析，预测验证集样品中三种气体的含量，并对模型进行评价。